Struttura del corso

Introduzione a Edge AI in Industrial Automation

  • Panoramica dell'Edge AI e delle sue applicazioni nell'industria
  • Vantaggi e sfide dell'utilizzo dell'Edge AI in ambienti industriali
  • Casi di studio di applicazioni di Edge AI di successo nel settore manifatturiero

Configurazione dell'ambiente Edge AI

  • Installazione e configurazione degli strumenti Edge AI
  • Installazione di sensori industriali e sistemi di raccolta dati
  • Introduzione ai framework e alle librerie Edge AI pertinenti
  • Esercizi pratici per la configurazione dell'ambiente

Manutenzione predittiva con Edge AI

  • Introduzione alla manutenzione predittiva
  • Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per il monitoraggio dello stato delle apparecchiature
  • Implementazione del rilevamento e della previsione dei guasti in tempo reale
  • Esercitazioni pratiche per la manutenzione predittiva

Controllo qualità con Edge AI

  • Panoramica del controllo qualità nella produzione
  • Tecniche di intelligenza artificiale per il rilevamento e la classificazione dei difetti
  • Implementazione di sistemi di controllo qualità basati sulla visione
  • Esercitazioni pratiche per applicazioni di controllo qualità

Ottimizzazione dei processi con Edge AI

  • Introduzione all'ottimizzazione dei processi
  • Utilizzo dell'intelligenza artificiale per il monitoraggio e il controllo dei processi in tempo reale
  • Implementazione di sistemi decisionali basati sull'intelligenza artificiale
  • Esercitazioni pratiche per l'ottimizzazione dei processi

Implementazione e gestione di soluzioni di intelligenza artificiale edge

  • Implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge industriali
  • Monitoraggio e manutenzione dei sistemi di Edge AI
  • Risoluzione dei problemi e ottimizzazione dei modelli distribuiti
  • Esercitazioni pratiche per la distribuzione e la gestione

Strumenti e framework per l'IA edge industriale

  • Panoramica degli strumenti e dei framework (ad esempio, TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Utilizzo di TensorFlow Lite per applicazioni di IA industriale
  • Esercizi pratici con strumenti di ottimizzazione

Applicazioni nel mondo reale e casi di studio

  • Revisione di progetti di Edge AI industriali di successo
  • Discussione di casi d'uso specifici del settore
  • Progetto pratico per la creazione e l'ottimizzazione di un'applicazione di intelligenza artificiale industriale nel mondo reale

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Esperienza con sistemi di automazione industriale
  • Competenze di programmazione di base (Python consigliato)

Pubblico

  • Ingegneri industriali
  • Professionisti del settore manifatturiero
  • Sviluppatori di intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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